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建筑能源和舒适度管理——基于大尺度环境传感器网络用户行为模式识别的研究
被引量:
2
1
作者
董冰
林棋波
+1 位作者
彭渤
肖娟
《动感(生态城市与绿色建筑)》
2011年第1期50-55,共6页
用户出现识别被广泛应用于建筑环境中,例如包括需求控制的通风和安全工程。然而,目前大多数的传感器技术不能辨别出房间里具体的人数。为了解决这个问题,在卡内基梅隆大学的Robert L.Preger智能工作站(IW)内开发了一个复杂的环境传感器...
用户出现识别被广泛应用于建筑环境中,例如包括需求控制的通风和安全工程。然而,目前大多数的传感器技术不能辨别出房间里具体的人数。为了解决这个问题,在卡内基梅隆大学的Robert L.Preger智能工作站(IW)内开发了一个复杂的环境传感器网络。结果显示,被测量的环境条件和用户状况之间有显著的相关性。它表明使用基于隐式马尔科夫模型的高斯混合模型在人数识别上能够实现83%的准确度。为了说明基于行为识别(例如人数和时间)带来的能耗影响,使用Energy Plus建立该智能工作站的模型,假定使用标准VAV系统,通过模拟计算来比较根据ASHRAE 90.1标准案例规定的作息模式和预测得到的两种模式之间的能源消耗结果。结果表明,在保证室内热舒适的同时,智能工作站可节约空调能耗18.5%。
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关键词
居住人数和时间识别
隐式马尔科夫模型
高斯混合模型
半马尔科夫模型
ENERGYPLUS
原文传递
题名
建筑能源和舒适度管理——基于大尺度环境传感器网络用户行为模式识别的研究
被引量:
2
1
作者
董冰
林棋波
彭渤
肖娟
机构
卡耐基梅隆大学建筑学院
出处
《动感(生态城市与绿色建筑)》
2011年第1期50-55,共6页
文摘
用户出现识别被广泛应用于建筑环境中,例如包括需求控制的通风和安全工程。然而,目前大多数的传感器技术不能辨别出房间里具体的人数。为了解决这个问题,在卡内基梅隆大学的Robert L.Preger智能工作站(IW)内开发了一个复杂的环境传感器网络。结果显示,被测量的环境条件和用户状况之间有显著的相关性。它表明使用基于隐式马尔科夫模型的高斯混合模型在人数识别上能够实现83%的准确度。为了说明基于行为识别(例如人数和时间)带来的能耗影响,使用Energy Plus建立该智能工作站的模型,假定使用标准VAV系统,通过模拟计算来比较根据ASHRAE 90.1标准案例规定的作息模式和预测得到的两种模式之间的能源消耗结果。结果表明,在保证室内热舒适的同时,智能工作站可节约空调能耗18.5%。
关键词
居住人数和时间识别
隐式马尔科夫模型
高斯混合模型
半马尔科夫模型
ENERGYPLUS
Keywords
Occupancy Number and Duration Detection,Hidden Markov Model,Gaussian Mixture Models,Semi Markov Model,EnergyPlus
分类号
TU201.5 [建筑科学—建筑设计及理论]
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
建筑能源和舒适度管理——基于大尺度环境传感器网络用户行为模式识别的研究
董冰
林棋波
彭渤
肖娟
《动感(生态城市与绿色建筑)》
2011
2
原文传递
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